怎么给LSTM网络也设置成ReLU激活函数？

LSTM网络通常使用Sigmoid和Tanh等激活函数，因为这些激活函数能够控制信息的流动和遗忘，从而有效地处理序列数据。但是如果你想将LSTM网络设置为ReLU激活函数，你可以按照以下步骤进行：

1. 将LSTM层的激活函数参数设置为"relu"，例如：

from keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, activation='relu', input_shape=(timesteps, data_dim)))

2. 在LSTM层之后添加一个Dense层，并将其激活函数设置为"relu"，例如：

from keras.layers import Dense

model.add(Dense(64, activation='relu'))

3. 训练模型并进行测试，看看结果是否符合预期。

需要注意的是，ReLU激活函数可能会导致梯度消失问题，因此在使用时需要小心调整学习率和正则化等超参数。

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pytorch 将lstm的激活函数变为relu

在PyTorch中，将LSTM的激活函数变为ReLU是可行的。在老版本的PyTorch中，这些激活函数可以在torch.nn.functional模块下找到，但现在可以直接在torch模块下使用。同时，ReLU也是神经网络中比较常用的激活函数之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch 激活函数](https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/94398894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch学习笔记10----激活函数及可视化](https://blog.csdn.net/qq_39400324/article/details/123988751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

tensorflow2实现LSTM 神经网络对价格的预测, 使用49个因素作为输入, 价格作为输出。 网络由 200 节点 LSTM 层和 1 层全连接 层构成, 采用 ReLu 激活函数和 adam 优化器, 迭代 100 次。

这是一个很好的问题！首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接下来，我们需要准备训练数据。假设我们已经有了一个名为`data`的 Pandas 数据框，其中包含了 49 个输入因素和 1 个输出因素（价格）。我们需要将数据框转换为 Numpy 数组并对其进行归一化：

dataset = data.values
scaler = MinMaxScaler()
dataset = scaler.fit_transform(dataset)

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。我们可以简单地使用 80/20 的比例：

train_size = int(len(dataset) * 0.8)
test_size = len(dataset) - train_size
train_data, test_data = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]

然后，我们需要为 LSTM 神经网络准备输入和输出数据。我们使用前 48 个时间步来预测下一个时间步的价格。以下是准备输入和输出数据的代码：

def create_dataset(dataset, look_back=48):
    X, y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        X.append(a)
        y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

look_back = 48
X_train, y_train = create_dataset(train_data, look_back)
X_test, y_test = create_dataset(test_data, look_back)

现在我们可以构建 LSTM 神经网络模型。我们使用一个具有 200 个节点的 LSTM 层和一个具有 1 个节点的全连接层。我们还使用 ReLU 激活函数和 Adam 优化器。以下是模型的代码：

model = Sequential()
model.add(LSTM(200, input_shape=(look_back, 49)))
model.add(Dense(1, activation='relu'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

最后，我们可以训练模型并进行预测。我们将模型训练 100 次。以下是训练和预测的代码：

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, verbose=2)

train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)

train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_train = scaler.inverse_transform([y_train])
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

这应该能够帮助你使用 TensorFlow 2 实现 LSTM 神经网络对价格的预测。